Debian MySQL资源占用高怎么办

Debian 上 MySQL 资源占用高的排查与优化

一、快速定位问题

• 系统层：用 top/htop 观察 mysqld 的 CPU%、MEM%；用 vmstat 1 看整体 CPU 空闲、si/so（swap 换入换出）；用 iostat -x 1 检查磁盘 await、svctm、util 是否成为瓶颈。
• MySQL 层：执行 SHOW PROCESSLIST / SHOW FULL PROCESSLIST 找出长时间运行或状态异常的会话（如 Sending data、Copying to tmp table、Sorting result、Using filesort）；必要时 KILL [ID] 终止问题会话。
• 慢查询：开启并分析慢查询日志，先确认是否开启与阈值：
  • SHOW VARIABLES LIKE ‘slow_query_log’;
  • SET GLOBAL slow_query_log = ‘ON’;
  • SET GLOBAL long_query_time = 1; （按业务调整阈值）
• 错误与告警：查看 /var/log/mysql/error.log 是否有崩溃、InnoDB 恢复、空间不足等异常。
• 资源关系认知：单位时间 CPU 处理能力可近似为 total_lgc_io = avg_lgc_io × QPS，即“平均每条查询的逻辑 IO × 每秒查询数”。QPS 高或单条查询逻辑 IO 高，都会推高 CPU。

二、CPU 飙高的处理

• 场景 A（高 QPS、SQL 本身较优）：优化余地小，优先从架构与容量入手：
  • 升级实例规格（增加 CPU）；
  • 增加只读实例，做读写分离，把对一致性不敏感的查询（如商品类目、车次）分流；
  • 引入缓存（如 Redis/Memcached）缓存热点数据；
  • 归档历史数据、做分区/分库分表，降低单次查询扫描数据量。
• 场景 B（慢 SQL 导致逻辑 IO 高）：定位并优化低效查询：
  • 用 EXPLAIN 分析执行计划，关注 type（ALL/range/index）、rows、Extra 中的 Using filesort/Using temporary；
  • 建立合适索引、改写 SQL（避免 SELECT *、减少子查询、必要时用 JOIN 替代、合理使用 LIMIT）；
  • 对大结果集或复杂排序/分组，优先在应用侧分页或预聚合。
• 临时止血：对明显异常且可中断的会话执行 KILL [ID]，避免雪崩。

三、内存占用高的处理

• 全局与引擎层：
  • 将 innodb_buffer_pool_size 设为物理内存的约 50%–70%（如 8GB 内存可先设 4G–6G），减少磁盘 I/O；
  • 若基本不用 MyISAM，将 key_buffer_size 降到 64M 以下。
• 会话与操作层（按需、小步调整）：
  • 适度降低 sort_buffer_size / join_buffer_size / read_buffer_size / read_rnd_buffer_size，避免每个连接“过度分配”；
  • 统一并限制 tmp_table_size / max_heap_table_size（如 64M），促使大临时表落盘；
  • 合理设置 max_connections，并用 thread_cache_size 复用线程，降低线程创建开销。
• 精细观测：开启 performance_schema = ON，用 sys 库洞察内存去向：
  • SELECT * FROM sys.memory_global_total;
  • SELECT * FROM sys.memory_by_thread_by_current_bytes;
  • SELECT * FROM sys.memory_global_by_current_bytes;
• 维护与碎片：对高碎片或大量删除/更新的表执行 OPTIMIZE TABLE（或采用 pt-online-schema-change 在线优化），并更新统计信息，提升执行计划质量。

四、配置与架构优化清单

• 配置优化（示例，按服务器内存与负载微调）：
  • [mysqld]
    • innodb_buffer_pool_size = 4G–6G（示例为 8GB 内存）
    • innodb_log_buffer_size = 256M
    • max_connections = 200–500（结合压测与内存预算）
    • thread_cache_size = 50–100
    • sort_buffer_size = 2M–4M
    • join_buffer_size = 2M–4M
    • read_buffer_size = 1M–2M
    • read_rnd_buffer_size = 1M–2M
    • tmp_table_size = 64M
    • max_heap_table_size = 64M
    • slow_query_log = ON
    • long_query_time = 1（业务允许时）
• 架构与运维：
  • 读写分离、增加只读实例；热点数据进 Redis/Memcached；
  • 历史数据归档、分区/分库分表；
  • 建立慢查询例行分析机制（如用 pt-query-digest 生成报告）；
  • 持续监控（如 Prometheus + Grafana），并设置 CPU/连接数/慢查询 告警。

五、安全变更流程

• 任何参数调整前先备份配置与数据，先在测试环境验证；变更后逐步观察 CPU、内存、QPS、慢查询 指标，必要时回滚。
• 对大表结构变更优先使用 pt-online-schema-change 或等效方案，减少对线上业务的影响。

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